基于無人機(jī)傾斜攝影的電力巡檢三維建模研究

趙永柱

(國(guó)網(wǎng)陜西省電力公司信息通信公司 陜西 西安 710004)

0 引言

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，工業(yè)生產(chǎn)與居民生活用電需求量不斷提升。為實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)的供電服務(wù)，我國(guó)電力輸電線路總長(zhǎng)度正在迅速增長(zhǎng)，電網(wǎng)規(guī)模與長(zhǎng)度穩(wěn)居世界第一位。按照國(guó)家電網(wǎng)建設(shè)目標(biāo)預(yù)測(cè)，我國(guó)電網(wǎng)長(zhǎng)度將在2020年突破180萬公里。這些新建成的輸電網(wǎng)絡(luò)將全面覆蓋我國(guó)各個(gè)地區(qū)。但隨著輸電線路的增長(zhǎng)，電力線路更易受到雷擊、風(fēng)沙和冰雪天氣的破壞，特別是修建的1 000 kV特高壓輸電工程的線路大多數(shù)處于人員稀少、地形復(fù)雜和環(huán)境惡劣的山區(qū)，電力線路的安全運(yùn)行遭遇嚴(yán)峻挑戰(zhàn)[1]。鑒于此，定期對(duì)電力線路進(jìn)行巡檢已成為電網(wǎng)安全生產(chǎn)的必要環(huán)節(jié)。

傳統(tǒng)的電力巡檢工作定期由電網(wǎng)維護(hù)人員在野外完成，但這種工作模式難以適用于地形復(fù)雜和環(huán)境惡劣的山區(qū)電力巡檢工作，定期安全巡檢工作難以按時(shí)完成。此外，由人工完成的電力巡檢數(shù)據(jù)記錄不夠直觀、全面，因此，傳統(tǒng)作業(yè)模式難以滿足智能電網(wǎng)巡檢需求[2]。而利用小型無人機(jī)進(jìn)行電力巡檢具有高效、可靠、全面以及受地形影響小等優(yōu)點(diǎn)，還能夠?qū)﹄娏€路走廊進(jìn)行三維模型重建。因此，本文將基于多旋翼無人機(jī)構(gòu)建電力巡檢系統(tǒng)，并利用傾斜攝影技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)電力線路走廊的三維模型重建，以期為電網(wǎng)建設(shè)提供技術(shù)支持。

1 無人機(jī)電力巡檢任務(wù)與技術(shù)流程

1.1無人機(jī)電力巡檢的意義和任務(wù)

無人機(jī)是一種新型的智能化航測(cè)設(shè)備，其實(shí)質(zhì)是由無線遙控手柄或者程序控制的自主導(dǎo)航飛行器。按照制造結(jié)構(gòu)，無人機(jī)可劃分為3類：固定翼無人機(jī)、無人直升機(jī)和多旋翼無人機(jī)[3]。利用無人機(jī)搭載巡檢設(shè)備對(duì)電力線路走廊的運(yùn)行情況進(jìn)行巡檢，能夠有效減少電力線路運(yùn)維成本，降低人工電力巡檢存在的安全風(fēng)險(xiǎn)。目前，國(guó)內(nèi)外對(duì)無人機(jī)電力巡檢已經(jīng)作了諸多研究并取得了一定進(jìn)展。陳文浩在無人機(jī)電網(wǎng)巡檢的絕緣子缺陷檢測(cè)與定位中利用無人機(jī)搭建線路絕緣子識(shí)別平臺(tái)[4]，能夠?qū)^緣子的狀態(tài)信息進(jìn)行采集分析，減少了由于絕緣子故障造成的電網(wǎng)安全事故。郭敬東在基于YOLO的無人機(jī)電力線路桿塔巡檢圖像實(shí)時(shí)檢測(cè)[5]中利用無人機(jī)平臺(tái)和圖像采集技術(shù)對(duì)電力桿塔的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行巡檢作業(yè)，有效提升了桿塔運(yùn)行穩(wěn)定性。但上述研究都是針對(duì)電力線路中某個(gè)獨(dú)立元件進(jìn)行巡檢研究，容易造成系統(tǒng)功能重疊、數(shù)據(jù)沖突等問題。因此，本文將搭建一個(gè)能夠綜合分析電力線路全部設(shè)備的巡檢平臺(tái)，確保無人機(jī)巡檢系統(tǒng)在電力線路安全巡檢作業(yè)中，能夠完成對(duì)復(fù)雜地形條件的采集研究、電力線路性能分析、電力線路影響和遙感數(shù)據(jù)收集等任務(wù)，為電力系統(tǒng)的安全運(yùn)行提供保障。

1.2 無人機(jī)電力巡檢總體流程

無人機(jī)電力巡檢系統(tǒng)進(jìn)行作業(yè)的基本內(nèi)容包括：切斜攝影采集設(shè)備選型和集成、巡檢線路資料分析和無人機(jī)航路規(guī)劃、相機(jī)傾斜角設(shè)置與圖像采集、GPS數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)處理、電力線路走廊三維模型重建[6]。基于無人機(jī)傾斜攝影的電力巡檢作業(yè)流程如圖1所示。

圖1 基于無人機(jī)傾斜攝影的電力巡檢作業(yè)流程圖

1.3 傾斜攝影設(shè)備選型與集成

利用無人機(jī)對(duì)電力線路走廊內(nèi)地形、桿塔以及線路等物體進(jìn)行圖像采集時(shí)，所采集到的圖像信息數(shù)據(jù)均為二維數(shù)據(jù)。為滿足三維建模需求，應(yīng)對(duì)物體從前方以及側(cè)方進(jìn)行兩次采集[7]。

以電力桿塔圖像數(shù)據(jù)采集為例，電力桿塔的側(cè)視采集和前視采集如圖2所示。

圖2 電力桿塔的側(cè)視采集和前視采集

圖2中：h為電力桿塔高度;H為無人機(jī)飛行高度；w為無人機(jī)飛行軌跡投影與桿塔中心的距離;W為光學(xué)相機(jī)可覆蓋視場(chǎng)寬度；θ為光學(xué)相機(jī)視場(chǎng)角度;β為光學(xué)相機(jī)的俯仰角;α為光學(xué)相機(jī)的側(cè)滾角[8]。

為滿足拍攝圖像能夠完全包含無人機(jī)飛行軌跡圖像，光學(xué)相機(jī)側(cè)滾角應(yīng)小于視場(chǎng)角度的一半。為盡量提升圖像數(shù)據(jù)清晰程度，本文選用索尼RX1全幅相機(jī)作為無人機(jī)巡檢平臺(tái)的圖像收集設(shè)備。該相機(jī)具有質(zhì)量輕、視場(chǎng)大等優(yōu)點(diǎn)，相機(jī)主距為35 mm，相機(jī)縱向以及切向方向的視場(chǎng)角度分別為54.16°和37.7°。

為滿足以上所述電力線路走廊內(nèi)物體三維圖像數(shù)據(jù)采集的要求，本文所搭建的無人機(jī)巡檢平臺(tái)內(nèi)集成了4個(gè)模塊：雙全幅相機(jī)、控制處理器、地面全球定位系統(tǒng)(global positioning system，GPS)模塊和移動(dòng)GPS模塊。其中，雙全幅相機(jī)分為前視相機(jī)和側(cè)視相機(jī)2種。前視相機(jī)用于獲取電力線路走廊內(nèi)物體前后面的圖像數(shù)據(jù)。側(cè)視相機(jī)用于獲取電力線路走廊內(nèi)物體側(cè)面的圖像數(shù)據(jù)。

1.4 圖像數(shù)據(jù)采集和處理

根據(jù)上文所述無人機(jī)電力巡檢流程可知，圖像數(shù)據(jù)采集與處理分為3個(gè)部分：巡檢線路資料分析和無人機(jī)航路規(guī)劃、相機(jī)傾角設(shè)置與圖像采集，以及GPS數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)處理。

巡檢線路資料分析和無人機(jī)航路規(guī)劃是指：為獲取最佳的電力線路走廊圖像信息數(shù)據(jù)，應(yīng)盡可能保證無人機(jī)在巡檢高度不變的情況下進(jìn)行圖像收集。因此，應(yīng)規(guī)劃無人機(jī)飛行高度。飛行高度計(jì)算式為：

H=Htower+Hoffset

(1)

式中：H為無人機(jī)飛行高度；Htower為電力線路走廊內(nèi)物體的高度；Hoffset為無人機(jī)相對(duì)于電力線路走廊內(nèi)物體的高度偏移量。

相機(jī)傾角設(shè)置與圖像采集是指在保持無人機(jī)飛行高度不變的情況下，為確保電力線路走廊內(nèi)圖像數(shù)據(jù)采集的完整性，應(yīng)使無人機(jī)前視相機(jī)的側(cè)滾角與側(cè)視相機(jī)的俯仰角保持一致[9]。

GPS數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)處理是指利用地面站GPS數(shù)據(jù)和移動(dòng)站GPS數(shù)據(jù)對(duì)雙相機(jī)所采集到的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行差分處理，將圖像數(shù)據(jù)的曝光時(shí)間點(diǎn)與三維坐標(biāo)進(jìn)行一一對(duì)應(yīng)，從而在同一時(shí)域內(nèi)保證圖像數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

1.5 電力線路走廊三維模型重建

電力巡檢系統(tǒng)的三維模型[10]重建分為2個(gè)部分：電力線路走廊的地形模型重建和電力設(shè)備模型重建[11]。

重建電力線路走廊三維模型的前提是對(duì)無人機(jī)巡檢系統(tǒng)采集到的原始圖像信息進(jìn)行處理。本文采用Pix4Dmapper軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。該軟件專門用于無人機(jī)航攝影像三維數(shù)據(jù)的提取處理。Pix4Dmapper軟件具有操作簡(jiǎn)單、效率高、自動(dòng)化程度高和精度高等優(yōu)點(diǎn)。利用該軟件，可在相機(jī)標(biāo)定結(jié)果輸入后完成對(duì)原始圖像畸變數(shù)據(jù)的自動(dòng)校準(zhǔn)與修正。另外，該軟件可同時(shí)處理海量的圖像數(shù)據(jù)信息，非常適用于電力線路走廊的三維模型重建工作。

電力線路走廊的地形模型重建的流程為：首先，利用尺度不變特征變換算法對(duì)Pix4Dmapper軟件提取的圖像三維數(shù)據(jù)信息構(gòu)建連接點(diǎn)，并在該點(diǎn)處進(jìn)行三角測(cè)量以獲取圖像信息的外方位元素；然后，利用全局匹配算法對(duì)圖像數(shù)據(jù)信息進(jìn)行信息匹配，構(gòu)建三維點(diǎn)云；最后，利用泊松算法對(duì)形成的三維點(diǎn)云進(jìn)行紋理重構(gòu)，并根據(jù)重構(gòu)的紋理構(gòu)建電力線路走廊的地形三維模型。電力設(shè)備模型重建包括：電力桿塔、電力線路以及附屬設(shè)備的模型重建。通常情況下，電力線路是由多條分裂線路構(gòu)成的，因此在進(jìn)行電力設(shè)備模型重建時(shí)應(yīng)確保二維圖像向三維模型轉(zhuǎn)換時(shí)的線路對(duì)應(yīng)關(guān)系保持不變。因此，本文采用圓形約束度匹配算法進(jìn)行電力設(shè)備模型重建，簡(jiǎn)化了模型重建過程，實(shí)現(xiàn)了模型快速重建的功能。

2 無人機(jī)傾斜攝影的電力巡檢三維模型重建

2.1 相機(jī)標(biāo)定

上述圖像采集方法用于三維模型重建的關(guān)鍵在于光學(xué)相機(jī)的成像準(zhǔn)確性。通常情況下，無人機(jī)電力巡檢系統(tǒng)搭載的光學(xué)相機(jī)都是非量測(cè)相機(jī)，容易出現(xiàn)光學(xué)畸變現(xiàn)象，導(dǎo)致圖像定位不準(zhǔn)確的問題。因此，需要在三維模型重建前對(duì)相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定[9]，根據(jù)畸變標(biāo)定系數(shù)對(duì)上述光學(xué)相機(jī)采集到的圖像信息進(jìn)行修正就可得到準(zhǔn)確的圖像定位信息。

上述畸變標(biāo)定系數(shù)分為徑向畸變系數(shù)和偏心畸變系數(shù)。徑向畸變是像素點(diǎn)沿向徑方向偏離其理論位置。偏心畸變是像素點(diǎn)沿向徑和垂直向徑方向發(fā)生偏移：垂直于向徑方向的偏差稱為切向崎變；向徑方向的偏差稱為非對(duì)稱徑向畸變。

2.2 圖像連接點(diǎn)提取技術(shù)

本文所研究的無人機(jī)電力巡檢平臺(tái)是基于雙全幅相機(jī)進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)采集的，因此在模型重建過程中會(huì)因來自于前視相機(jī)與側(cè)視相機(jī)不同視角圖像形變?cè)龃蠖鴮?dǎo)致模型失真。上文所述的相機(jī)參數(shù)設(shè)定過程中，已將無人機(jī)前視相機(jī)的側(cè)滾角與側(cè)視相機(jī)的俯仰角保持一致，在物理層面修正了雙相機(jī)誤差，但仍會(huì)產(chǎn)生不同程度的透視誤差。因此，本文引入圖像連接點(diǎn)提取技術(shù)進(jìn)行電力走廊圖像誤差消除。

修正后的圖像連接點(diǎn)提取技術(shù)具體為：利用移動(dòng)站GPS數(shù)據(jù)以及地面站GPS數(shù)據(jù)進(jìn)行空中三角測(cè)量法時(shí)間提取(以下簡(jiǎn)稱空三時(shí)間提取)。空三時(shí)間提取規(guī)則為：

Tgps=Timg+Toffset

(2)

式中：Tgps為空三時(shí)間提取規(guī)則中的GPS時(shí)間；Timg為圖像曝光時(shí)等效計(jì)算的GPS時(shí)間；Toffset為相機(jī)曝光時(shí)間與GPS時(shí)間的偏移值。

利用上述空三時(shí)間規(guī)則，可有效提升圓形約束算法圖像特征連接點(diǎn)提取對(duì)數(shù)，消除圖像透視誤差，從而獲取真實(shí)有效的相機(jī)曝光時(shí)刻圖像中心位置和無人機(jī)空中姿態(tài)，最終提升電力線路走廊三維模型重建精度[12]。

2.3 基于密集匹配的圓形約束算法

根據(jù)上文研究可知，本文對(duì)電力線路走廊進(jìn)行三維模型重建時(shí)采用的是圓形約束算法，實(shí)質(zhì)上就是利用圖像點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行模型重建[13]。為提升三維模型重建精度，本文引入信息傳遞接口(message passing interface，MPI)密集匹配算法。該算法為高效半全局約束密集匹配算法，有效避免了傳統(tǒng)圓形約束算法難以處理，重疊度影響較高的問題，可在短時(shí)間內(nèi)處理由雙相機(jī)采集到的圖像數(shù)據(jù)，提升了三維模型重建速度和精度。

上述基于MPI密集匹配修正的圓形約束算法，能夠在多個(gè)視角圖像數(shù)據(jù)中選擇電力線路走廊內(nèi)物體的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)點(diǎn)，并通過對(duì)稱、旋轉(zhuǎn)等幾何變化簡(jiǎn)化物體三維模型結(jié)構(gòu)，最終完成精確的電力線路走廊三維模型重建[14]。

3 實(shí)例分析

為驗(yàn)證本文研究的無人機(jī)電力巡檢系統(tǒng)在線路巡檢過程中的可靠性，將本系統(tǒng)應(yīng)用于贛西電網(wǎng)公司某條電力線路的巡檢工作，并通過對(duì)巡檢線路段的電力線路走廊三維模型重建驗(yàn)證本文三維重建算法的有效性。

將巡檢小組分為2組，每組2人：巡檢1組采用野外人工巡線方式對(duì)某電力線路的運(yùn)行情況進(jìn)行了檢修；巡檢2組采用基于六旋翼無人機(jī)的電力巡檢系統(tǒng)也對(duì)上述電力線路區(qū)域進(jìn)行了巡檢[15]。上述電力線路區(qū)域長(zhǎng)度為15 km，包含電力桿塔12座，電力桿塔高度為60 m。根據(jù)上文研究，巡檢2組在試驗(yàn)開始時(shí)將無人機(jī)的飛行高度設(shè)置為110 m，光學(xué)相機(jī)的俯仰角與側(cè)滾角的安裝角度為17.7°，光學(xué)相機(jī)的視場(chǎng)覆蓋寬度為83.6 m。巡檢2組采用無人機(jī)電力巡檢系統(tǒng)對(duì)巡檢區(qū)域進(jìn)行三維模型重建，可清晰、準(zhǔn)確地分析電力設(shè)備以及地形數(shù)據(jù)，證明了本文研究的電力巡檢系統(tǒng)的三維模型重建算法的可行性。巡檢1組與巡檢2組還分別對(duì)兩座相距770 m的電力桿塔之間的A、B、C三相的電力線懸鏈進(jìn)行了測(cè)量。設(shè)X為水平方向，Z為高程方向，則A、B、C三相電力線懸鏈測(cè)量結(jié)果如表1所示。

表1 三相電力線懸鏈測(cè)量結(jié)果

根據(jù)表1可知，利用無人機(jī)電力巡檢系統(tǒng)重建的電力線路走廊三維模型與實(shí)際測(cè)量值的水平偏差最大值為0.209 m，高程最大偏差值為0.590 m，均滿足電力工程計(jì)算偏差要求。因此，采用本文提出的電力巡檢系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)測(cè)量的作業(yè)方式具有測(cè)量時(shí)間短、精度高和圖形可視性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，比傳統(tǒng)巡檢方式更具優(yōu)越性。

4 結(jié)論

本文通過對(duì)無人機(jī)結(jié)構(gòu)與技術(shù)特點(diǎn)進(jìn)行研究，構(gòu)建了基于多旋翼無人機(jī)的電力巡檢系統(tǒng)，并利用傾斜攝影圖像采集方法進(jìn)行三維模型重建。通過在贛西電網(wǎng)中的實(shí)際應(yīng)用證明，本文研究的無人機(jī)電力巡檢系統(tǒng)具有準(zhǔn)確性高、易操作和可視性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，可推廣應(yīng)用，為電網(wǎng)的安全、穩(wěn)定運(yùn)行提供了支持。